一种基于大数据的企业审计风险预测方法及装置与流程

1.本技术涉及企业审计风险预测技术领域，具体涉及一种基于大数据的企业审计风险预测方法及装置。


背景技术：

2.企业风险审计是指企业内部审计机构采用一种系统化、规范化的方法来进行以测试风险管理信息系统、各业务循环以及相关部门的风险识别、分析、评价、管理及处理等为基础的一系列审核活动。
3.现有技术中，企业风险审计往往还依赖于审计师进行审计工作，导致企业风险审计效率低下。因为审计师需要投入大量时间和资源进行数据收集、分析和报告，这往往是一个耗时且复杂的过程。
4.此外，企业风险审计的准确性也受到所获取数据等限制的影响。对于某些信息，特别是难以量化或隐藏在复杂系统中的风险，审计师可能无法获得完整准确的数据，并且难以对其进行全面评估。
5.短时间内无法保证企业风险审计的精确性是另一个挑战。一次全面而准确的审计需要涵盖企业的各个方面，包括财务、合规、运营等多个领域。由于时间和资源的限制，审计师难以在短时间内完成所有审计工作，从而难以提供全面且准确的审计结果，且企业风险无法提前预知。


技术实现要素：

6.为此，本技术提供一种基于大数据的企业审计风险预测方法及装置，以解决现有技术存在的企业风险审计效率低、准确性差以及企业风险无法提前预知的问题。
7.为了实现上述目的，本技术提供如下技术方案：
8.第一方面，一种基于大数据的企业审计风险预测方法，包括：
9.步骤1：从预先构建好的风险库中提取风险表象；
10.步骤2：根据所述风险表象确定预设历史时间段内待预测企业存在的历史风险；
11.步骤3：获取待预测企业的经营数据；
12.步骤4：根据所述历史风险和所述经营数据确定待预测企业当前时间段内发生与所述历史风险相同风险的概率；
13.步骤5：根据所述概率得到待预测企业的审计风险预测结果。
14.作为优选，所述步骤1中，所述风险表象包括风险名称、风险等级、风险描述和风险违反的法律法规。
15.作为优选，所述步骤1中，从预先构建好的风险库中提取风险表象时通过企业维度和企业类型进行提取。
16.作为优选，所述步骤1中，所述风险库是基于企业的历史经营数据和历史发生风险构建的。
17.作为优选，所述步骤4中，根据所述历史风险和所述经营数据确定待预测企业当前时间段内发生与所述历史风险相同风险的概率时采用数学模型或概率模型进行计算。
18.第二方面，一种基于大数据的企业审计风险预测装置，包括：
19.风险表象提取模块，用于从预先构建好的风险库中提取风险表象；
20.历史风险确定模块，用于根据所述风险表象确定预设历史时间段内待预测企业存在的历史风险；
21.经营数据获取模块，用于获取待预测企业的经营数据；
22.概率计算模块，用于根据所述历史风险和所述经营数据确定待预测企业当前时间段内发生与所述历史风险相同风险的概率；
23.预测结果确定模块，用于根据所述概率得到待预测企业的审计风险预测结果。
24.作为优选，还包括：风险库创建模块，用于基于企业的历史经营数据和历史发生风险构建风险库。
25.作为优选，还包括模型构建模块，用于构建数学模型或概率模型。
26.第三方面，一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现一种基于大数据的企业审计风险预测方法的步骤。
27.第四方面，一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现一种基于大数据的企业审计风险预测方法的步骤。
28.相比现有技术，本技术至少具有以下有益效果：
29.本技术提供了一种基于大数据的企业审计风险预测方法及装置，通过从预先构建好的风险库中提取风险表象；根据风险表象确定预设历史时间段内待预测企业存在的历史风险；获取待预测企业的经营数据；根据历史风险和经营数据确定待预测企业当前时间段内发生与历史风险相同风险的概率；根据概率得到待预测企业的审计风险预测结果。本技术提供的基于大数据的企业审计风险预测方法及装置提高了企业风险审计的效率和精确性，并且能够对企业当前存在的风险进行实时预测，解决了企业风险无法提前预知的问题。
附图说明
30.为了更直观地说明现有技术以及本技术，下面给出几个示例性的附图。应当理解，附图中所示的具体形状、构造，通常不应视为实现本技术时的限定条件；例如，本领域技术人员基于本技术揭示的技术构思和示例性的附图，有能力对某些单元（部件）的增/减/归属划分、具体形状、位置关系、连接方式、尺寸比例关系等容易作出常规的调整或进一步的优化。
31.图1为本技术提供的一种基于大数据的企业审计风险预测方法流程图。
具体实施方式
32.以下结合附图，通过具体实施例对本技术作进一步详述。
33.在本技术的描述中：除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。本技术中的术语“第一”、“第二”、“第三”等旨在区别指代的对象，而不具有技术内涵方面的特别意义（例如，不应理解为对重要程度或次序等的强调）。“包括”、“包含”、“具有”等表述方式，同时
还意味着“不限于”（某些单元、部件、材料、步骤等）。
34.本技术中所引用的如“上”、“下”、“左”、“右”、“中间”等的用语，通常是为了便于对照附图直观理解，而并非对实际产品中位置关系的绝对限定。在未脱离本技术揭示的技术构思的情况下，这些相对位置关系的改变，当亦视为本技术表述的范畴。
35.请参阅图1，本技术提供了一种基于大数据的企业审计风险预测方法，包括：
36.s1：从预先构建好的风险库中提取风险表象；
37.具体的，风险库是基于企业的历史经营数据和历史发生风险预先构建好的，风险库中包含多种风险表象，每一种风险表象均包括：风险名称、风险等级、风险描述和风险违反的法律法规。
38.风险表象是指对可能发生的风险或危险情况进行描述和呈现的方式。它可以是文字、图形、图表或其他形式的展示，旨在帮助人们理解和评估潜在的风险。风险表象在风险管理过程中起着重要的作用，它能够帮助决策者和利益相关者更好地了解和评估风险，从而采取适当的措施来降低潜在的风险影响。
39.本步骤中，提取风险表象时可以基于企业维度从风险库中提取风险表象，也可以基于企业类型从风险库中提取风险表象。
40.s2：根据风险表象确定预设历史时间段内待预测企业存在的历史风险；
41.s3：获取待预测企业的经营数据；
42.s4：根据历史风险和经营数据确定待预测企业当前时间段内发生与历史风险相同风险的概率；
43.具体的，根据历史风险和经营数据确定待预测企业当前时间段内发生与历史风险相同风险的概率时采用数学模型或概率模型进行计算。
44.s5：根据概率得到待预测企业的审计风险预测结果。
45.本技术提供的一种基于大数据的企业审计风险预测方法提高了企业风险审计的效率和精确性，并且能够对企业当前存在的风险进行实时预测，解决了企业风险无法提前预知的问题。
46.在采用本技术提供的基于大数据的企业审计风险预测方法进行审计风险预测的过程中，由于审计工作的需求不同，因此在审计风险预测的处理流程上略有差别，下面提供不同的实施方式对本技术上述提供的基于大数据的企业审计风险预测方法的实际使用过程进行举例说明。
47.实施例一
48.本实施例以审计风险是企业存在虚假合同为例进行说明。基于此，该实施例中基于大数据的企业审计风险预测方法的实施过程如下：
49.s101：从预先构建好的风险库中提取的风险表象为虚假合同；
50.s102：根据虚假合同确定预设历史时间段内待预测企业存在的历史风险；
51.s103：获取待预测企业的合同数据，对合同数据中每一合同的文本进行解析识别得到合同类型、签订合同的甲乙双方、合同任务清单以及合同交付务等内容；
52.s104：基于合同数据追溯每一合同中的资金流向；
53.s105：根据历史风险、合同数据中的合同内容以及资金流向确定待预测企业当前时间段内发生与历史风险相同风险的概率；
54.s106：根据概率就可以确定审计的合同数据中是否存在虚假合同这一风险。
55.实施例二
56.本实施例中以预测某企业是否存在风险为例进行说明，具体实施步骤为：
57.s201：按照企业维度从预先构建好的风险库中提取该企业5年内的风险表象；
58.s202：根据该企业5年内的风险表象确定5年内该企业存在的历史风险；
59.s203：获取该企业的经营数据；
60.s204：根据历史风险和经营数据确定该企业当前时间段内发生与历史风险相同风险的概率，这一概率就是这个企业历史发生风险的概率；
61.s205：设定一个概率阈值，并根据s204得到的概率和概率阈值间的关系，预测今年该企业存在的风险。
62.实施例三
63.本实施例中以对某一类型的企业进行审计风险预测为例进行说明，具体实施过程为：
64.s301：从预先构建好的风险库中提取与某一类型企业相关的风险表象；
65.s302：根据提取的风险表象确定预设历史时间段内该类型企业存在的历史风险；
66.s303：获取该类型企业的经营数据；
67.s304：根据历史风险和经营数据确定该类型企业今年发生与历史风险相同风险的概率；
68.s305：根据s304中得到的概率结果可以预测得到今年该类型企业可能发生的审计风险的预测结果。
69.本技术还提供了一种基于大数据的企业审计风险预测装置，包括：
70.风险表象提取模块，用于从预先构建好的风险库中提取风险表象；
71.历史风险确定模块，用于根据风险表象确定预设历史时间段内待预测企业存在的历史风险；
72.经营数据获取模块，用于获取待预测企业的经营数据；
73.概率计算模块，用于根据历史风险和经营数据确定待预测企业当前时间段内发生与历史风险相同风险的概率；
74.预测结果确定模块，用于根据概率得到待预测企业的审计风险预测结果。
75.风险库创建模块，用于基于企业的历史经营数据和历史发生风险构建风险库。
76.模型构建模块，用于构建数学模型或概率模型。
77.关于一种基于大数据的企业审计风险预测装置的具体限定可以参见上文中对于一种基于大数据的企业审计风险预测方法的限定，在此不再赘述。
78.本技术还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现一种基于大数据的企业审计风险预测方法的步骤。
79.本技术还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现一种基于大数据的企业审计风险预测方法的步骤。
80.以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合（只要这些技术特征的组合不存在矛盾），为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述；这
些未明确写出的实施例，也都应当认为是本说明书记载的范围。
81.上文中通过一般性说明及具体实施例对本技术作了较为具体和详细的描述。应当理解，基于本技术的技术构思，还可以对这些具体实施例作出若干常规的调整或进一步的创新；但只要未脱离本技术的技术构思，这些常规的调整或进一步的创新得到的技术方案也同样落入本技术的权利要求保护范围。

技术特征：
1.一种基于大数据的企业审计风险预测方法，其特征在于，包括：步骤1：从预先构建好的风险库中提取风险表象；步骤2：根据所述风险表象确定预设历史时间段内待预测企业存在的历史风险；步骤3：获取待预测企业的经营数据；步骤4：根据所述历史风险和所述经营数据确定待预测企业当前时间段内发生与所述历史风险相同风险的概率；步骤5：根据所述概率得到待预测企业的审计风险预测结果。2.根据权利要求1所述的基于大数据的企业审计风险预测方法，其特征在于，所述步骤1中，所述风险表象包括风险名称、风险等级、风险描述和风险违反的法律法规。3.根据权利要求1所述的基于大数据的企业审计风险预测方法，其特征在于，所述步骤1中，从预先构建好的风险库中提取风险表象时通过企业维度和企业类型进行提取。4.根据权利要求1所述的基于大数据的企业审计风险预测方法，其特征在于，所述步骤1中，所述风险库是基于企业的历史经营数据和历史发生风险构建的。5.根据权利要求1所述的基于大数据的企业审计风险预测方法，其特征在于，所述步骤4中，根据所述历史风险和所述经营数据确定待预测企业当前时间段内发生与所述历史风险相同风险的概率时采用数学模型或概率模型进行计算。6.一种基于大数据的企业审计风险预测装置，其特征在于，包括：风险表象提取模块，用于从预先构建好的风险库中提取风险表象；历史风险确定模块，用于根据所述风险表象确定预设历史时间段内待预测企业存在的历史风险；经营数据获取模块，用于获取待预测企业的经营数据；概率计算模块，用于根据所述历史风险和所述经营数据确定待预测企业当前时间段内发生与所述历史风险相同风险的概率；预测结果确定模块，用于根据所述概率得到待预测企业的审计风险预测结果。7.根据权利要求6所述的基于大数据的企业审计风险预测装置，其特征在于，还包括：风险库创建模块，用于基于企业的历史经营数据和历史发生风险构建风险库。8.根据权利要求6所述的基于大数据的企业审计风险预测装置，其特征在于，还包括模型构建模块，用于构建数学模型或概率模型。9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至5中任一项所述的方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5中任一项所述的方法的步骤。

技术总结
本申请公开了一种基于大数据的企业审计风险预测方法及装置，涉及企业审计风险预测技术领域，通过从预先构建好的风险库中提取风险表象；根据风险表象确定预设历史时间段内待预测企业存在的历史风险；获取待预测企业的经营数据；根据历史风险和经营数据确定待预测企业当前时间段内发生与历史风险相同风险的概率；根据概率得到待预测企业的审计风险预测结果。本申请提供的基于大数据的企业审计风险预测方法及装置提高了企业风险审计的效率和精确性，并且能够对企业当前存在的风险进行实时预测，解决了企业风险无法提前预知的问题。解决了企业风险无法提前预知的问题。解决了企业风险无法提前预知的问题。


技术研发人员：王开志 王开向 王涌 彭超 龚峰平 陈琛
受保护的技术使用者：北京至臻云智能科技有限公司
技术研发日：2023.09.01
技术公布日：2023/10/8